Strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan penguraian mod empirikal
Tarikh penciptaan:
2023-12-22 14:41:34
Akhirnya diubah suai:
2023-12-22 14:41:34
Salin:
0
Bilangan klik:
871
ChaoZhang
1
fokus pada
1623
Pengikut
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah berdasarkan kaedah Empirical Mode Decomposition (EMD) untuk menguraikan urutan harga, mengekstrak ciri-ciri dari pelbagai gelombang, dan menghasilkan isyarat perdagangan dengan nilai rata-rata. Strategi ini terutama digunakan untuk memegang kedudukan garis panjang dan menengah.
Prinsip Strategi
- Menggunakan kaedah EMD untuk melakukan penyaringan pita pada harga untuk mengekstrak ciri-ciri pergerakan dalam harga
- Mengira purata bergerak dari siri puncak dan siri jurang
- Menjana isyarat dagangan apabila garis nilai rata-rata melebihi garis puncak dan garis lembah dalam perkadaran tertentu
- Melakukan banyak atau kosong mengikut isyarat perdagangan
Analisis kelebihan
- Menggunakan kaedah EMD dapat menguraikan urutan harga dengan berkesan untuk mendapatkan ciri yang berguna
- Garis puncak dan lembah mengawal strategi untuk berdagang hanya apabila turun naik harga melebihi satu tahap tertentu
- Gabungan dengan garis purata, boleh menghapuskan penembusan palsu dengan berkesan
Analisis risiko
- Pilihan parameter kaedah EMD yang tidak betul boleh menyebabkan overfit
- Perlu jangka masa yang lebih lama untuk membentuk isyarat dagangan, tidak dapat menyesuaikan diri dengan perdagangan frekuensi tinggi
- Tidak mampu menghadapi harga pasaran yang bergelombang
Arah pengoptimuman
- Mengoptimumkan parameter model EMD dan meningkatkan kesesuaian dengan pasaran
- Bersama-sama dengan petunjuk lain sebagai isyarat henti henti
- Cuba pelbagai urutan harga sebagai input strategi
ringkaskan
Strategi ini menggunakan kaedah pemecahan modular empirik untuk mengekstrak ciri-ciri urutan harga, dan menghasilkan isyarat perdagangan berdasarkan ciri-ciri yang diambil, untuk mewujudkan strategi perdagangan garis tengah yang stabil. Kelebihan strategi ini adalah dapat mengenal pasti ciri-ciri kitaran dalam harga dengan berkesan, dan mengeluarkan arahan perdagangan dalam turun naik yang besar.
Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 12/04/2017
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Empirical Mode Decomposition")
Length = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xPrice = hl2
beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
xBandpassFilter = 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
xPeak = iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1]))
xValley = iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1]))
xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
xAvrValley = sma(xValley, 50)
nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
nAvrValley = Fraction * xAvrValley
pos = iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xMean, color=red, title="Mean")
plot(nAvrPeak, color=blue, title="Peak")
plot(nAvrValley, color=blue, title="Valley")